Physics-informed features in supervised machine learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Lampani, Margherita, Guastavino, Sabrina, Piana, Michele, Benvenuto, Federico |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Greedy feature selection: Classifier-dependent feature selection via greedy methods
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Least squares approximations in linear statistical inverse learning problems
von: Helin, Tapio
Veröffentlicht: (2022)
von: Helin, Tapio
Veröffentlicht: (2022)
Sampling Distributions as Regularization in Learned Inverse Problems
von: Babyale, Sandra R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Babyale, Sandra R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
A short tour of operator learning theory: Convergence rates, statistical limits, and open questions
von: Brugiapaglia, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Brugiapaglia, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Special Case of Quadratic Extrapolation Under the Neural Tangent Kernel
von: Kim, Abiel
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Abiel
Veröffentlicht: (2025)
Markov Chain Gradient Descent in Hilbert Spaces
von: Roy, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roy, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gradient Descent Algorithm in Hilbert Spaces under Stationary Markov Chains with $ϕ$- and $β$-Mixing
von: Roy, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roy, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Error Bounds for Learning with Vector-Valued Random Features
von: Lanthaler, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lanthaler, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Machine Collaboration
von: Liu, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Liu, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Operator Learning Using Random Features: A Tool for Scientific Computing
von: Nelsen, Nicholas H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nelsen, Nicholas H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
On recovering the Radon-Nikodym derivative under the big data assumption
von: Myleiko, Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Myleiko, Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Regularized Learning Algorithms in RKHS with $β$- and $ϕ$-Mixing Sequences
von: Roy, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roy, Priyanka, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Near-optimal learning of Banach-valued, high-dimensional functions via deep neural networks
von: Adcock, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Adcock, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Density estimation for elliptic PDE with random input by preintegration and quasi-Monte Carlo methods
von: Gilbert, Alexander D., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gilbert, Alexander D., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Pushforward Samplers for the Fokker-Planck Equation on Embedded Riemannian Manifolds
von: He, Andrew Qing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: He, Andrew Qing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
New Equivalences Between Interpolation and SVMs: Kernels and Structured Features
von: Kaushik, Chiraag, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kaushik, Chiraag, et al.
Veröffentlicht: (2023)
How Regularization Terms Make Invertible Neural Networks Bayesian Point Estimators
von: Heilenkötter, Nick
Veröffentlicht: (2025)
von: Heilenkötter, Nick
Veröffentlicht: (2025)
One Operator for Many Densities: Amortized Approximation of Conditioning by Neural Operators
von: Tsimpos, Panos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tsimpos, Panos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
$ε$-Policy Gradient for Online Pricing
von: Szpruch, Lukasz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Szpruch, Lukasz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A posteriori certification for neural network approximations to PDEs
von: Ernst, Lewin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ernst, Lewin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep neural network yields regularization for ill-posed inverse problems
von: Zhu, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhu, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Theory of Non-Acyclic Generative Flow Networks
von: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Feature Understanding and Sparsity Enhancement via 2-Layered kernel machines (2L-FUSE)
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An operator learning perspective on parameter-to-observable maps
von: Huang, Daniel Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Daniel Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Non-asymptotic error estimates for the Laplace approximation in Bayesian inverse problems
von: Helin, Tapio, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Helin, Tapio, et al.
Veröffentlicht: (2020)
RandONet: Shallow-Networks with Random Projections for learning linear and nonlinear operators
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Amortized Energy-Based Bayesian Inference
von: Kaveh, Hojjat, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kaveh, Hojjat, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A new sparsity promoting residual transform operator for Lasso regression
von: Xiao, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiao, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpolation and inverse problems in spectral Barron spaces
von: Lu, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why the noise model matters: A performance gap in learned regularization
von: Banert, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Banert, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal sampling for least squares approximation with general dictionaries
von: Trunschke, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Trunschke, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spectral Algorithms under Covariate Shift
von: Fan, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamics-Encoded Deep Learning for Robust System Identification and Parameter Estimation
von: Ho, Caitlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ho, Caitlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transient anisotropic kernel for probabilistic learning on manifolds
von: Soize, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Soize, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A piecewise constant levelset approach for semi-blind deconvolution: Application to barcode decoding
von: De Cezaro, Adriano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: De Cezaro, Adriano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dictionary-based model reduction for state estimation
von: Nouy, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nouy, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Solving the BGK Model and Boltzmann equation by Fourier Neural Operator with conservative constraints
von: Hu, Boyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Boyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Equation-Free Coarse Control of Distributed Parameter Systems via Local Neural Operators
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fabiani, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Analysis of a Computational Framework for Bayesian Inverse Problems: Ensemble Kalman Updates and MAP Estimators Under Mesh Refinement
von: Sanz-Alonso, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sanz-Alonso, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
GAN-based iterative motion estimation in HASTE MRI
von: Feinler, Mathias S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feinler, Mathias S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Greedy feature selection: Classifier-dependent feature selection via greedy methods
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Least squares approximations in linear statistical inverse learning problems
von: Helin, Tapio
Veröffentlicht: (2022) -
Sampling Distributions as Regularization in Learned Inverse Problems
von: Babyale, Sandra R., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A short tour of operator learning theory: Convergence rates, statistical limits, and open questions
von: Brugiapaglia, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A Special Case of Quadratic Extrapolation Under the Neural Tangent Kernel
von: Kim, Abiel
Veröffentlicht: (2025)